OpenAI affirme que GPT-6 est bien meilleur avec les langages de programmation hérités tels que COBOL et Fortran
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OpenAI a annoncé des améliorations significatives de ses derniers modèles GPT-6 en matière de maîtrise des langages de programmation hérités tels que COBOL, Fortran et Visual Basic. Ces langages plus anciens sont essentiels à l'infrastructure mondiale ; IBM estime que COBOL prend en charge la majorité des transactions par carte ATM et des systèmes bancaires en ligne. Pour mesurer ces progrès, OpenAI a développé deux benchmarks d'évaluation : MultiLangBench et un benchmark de migration COBOL. Sur MultiLangBench, qui consiste à créer un moteur de base de données à partir de zéro, GPT-6 Astra a obtenu un taux de réussite moyen de 87,4 % sur 20 langages, soit une augmentation substantielle par rapport aux 38 % de GPT-5.6 Terra. Le nouveau modèle GPT-6 Luna a marqué 40,3 %, mais à un coût nettement inférieur à celui de son prédécesseur. Dans le test de migration COBOL, qui implique la traduction de code vers des langages modernes comme Python ou Rust, GPT-6.1 Sol a atteint une précision de 86,6 % avec un effort de raisonnement faible. L'augmentation de cet effort de raisonnement pour GPT-6.1 Sol a encore rehaussé sa précision à 97,9 %, démontrant un bond spectaculaire par rapport aux versions précédentes.
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